基于频域的图像复原技术研究

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时间:2017-09-23

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1、摘要图像复原的定义是利用退化过程的先验知识,去恢复已被退化图像的本来面目。图像复原试图利用退化图像的某种先验知识来重建或复原被退化的图像,因此图像复原可以看成图像退化的逆过程,是将图像退化的过程加以估计,建立退化的数学模型后,补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值,从而改善图像质量。目前,图像复原技术已经广泛应用于空间探索、天文观测、物质研究、遥感遥测、军事科学、医学影像、交通监控、刑事侦察等众多领域。在长时间的应用过程中,人们研究了很多退化的模型和复原的方法。目前主流的复原方法有:维

2、纳滤波法,正则化滤波法,Lucy-Richardson算法以及盲卷积算法。同时,因为图像的锐化处理可以突出图像的轮廓,因此也可用于某些二值图像复原。其原理是将原图像和对他实施拉式算子后的结果组合后产生一个锐化图像。然后对其在数字图像处理方面进行举例分析,并实现锐化效果。对锐化图像进行分析与讨论后,发现其在图像处理应用方面,特别是用来改善因扩散效应的模糊方面特别有效。而维纳滤波是一种常见的图像复原方法,该方法的思想是使复原的图像与原图像的均方误差最小原则采复原图像。本文中,主要通过介绍维纳滤波的基本原理,并结合MATLAB

3、中的函数,设计相应的维纳滤波器,实现“含噪”图像的复原,进行了对退化图像复原的仿真实验,在退化图像中加入了噪声进行恢复,实验表明退化图像在有噪声时必须考虑图像的信噪比,噪声的自相关函数进行图像恢复,才能取得较好的复原效果。关键词:维纳滤波;MATLAB;图像恢复AbstractThedefinitionofimagerestorationistheusingofprioriknowledgeabouttherestorationprocess,torestorethetruecoloursaboutthedegraded

4、image.Imagerestorationattemptstousesomepriorknowledgeofdegradedimagereconstructionorrestorationtobedegradedimage,sothattheimagerestorationcanbeviewedastheinverseprocessofdegradedimage,estimatetheprocessoftheimagerestoration,toestablishthemathematicalmodelofrestor

5、ation,restorationcausedbythedistortioncompensationprocess,inordertoobtaintheoptimalvalueofinterferencewithouttheoriginalimagerestorationortheoriginalimage,therebyimprovingtheimagequality.Atpresent,theimagerestorationtechniqueshavebeenwidelyusedinspaceexploration,

6、astronomicalobservation,materialresearch,remotesensing,militaryscience,medicalimaging,trafficmonitoring,criminalreconnaissance.Intheapplicationprocessinthelongtime,peoplehavestudiedmanyrestorationmodelandrestorationmethod.Therestorationmethodofmainstream:Wienerfi

7、ltermethod,regularizationfilter,Lucy-Richardsonalgorithmandblindconvolutionmethod.Atthesametime,becausetheimagesharpeningcanhighlighttheoutlineoftheimage,soitcanbeusedforsometwovalueimagerestoration.Theprincipleistheoriginalimageandtheimplementationofpulloperator

8、tohimaftertheresultsofcombinedtoproduceasharpimage.Thencarriesontheexampleanalysisindigitalimageprocessing,andrealizesthesharpeningeffect.Inthispaper,mainlythr

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